这个是FreeRTOS官方文档的中文版，超好用，值得收藏。

Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还有简单有效的面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。 Python 解释器及丰富的标准库以源码或机器码的形式提供，可以到 Python 官网 https://www.python.org/ 免费获取适用于各个主要系统平台的版本，并可自由地分发。这个网站还包含许多免费第三方 Python 模块、程序和工具以及附加文档的发布页面或链接。 Python 解释器易于扩展，可以使用 C 或 C++（或者其他可以通过 C 调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。 这个教程非正式地介绍 Python 语言和系统的基本概念和功能。最好在阅读的时候准备一个 Python 解释器进行练习，不过所有的例子都是相互独立的，所以这个教程也可以离线阅读。 有关标准的对象和模块，参阅 Python 标准库。Python 语言参考 提供了更正式的语言参考。想要编写 C 或者 C++ 扩展可以参考 扩展和嵌入 Python 解释器 和 Python/C API 参考手册。也有不少书籍深入讲解Python 。 这个教程并没有完整包含每一个功能，甚至常用功能可能也没有全部涉及。这个教程只介绍 Python 中最值得注意的功能，也会让你体会到这个语言的风格特色。学习完这个教程，你将可以阅读和编写 Python 模块和程序，也可以开始学习更多的 Python 库模块，详见 Python 标准库。

scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具

SPDK中文版

python3.5 版本的官方文档中文版，一共118页，对编程学习很有帮助

FFmpeg官方文档中文翻译,包括所有命令的说明,使用和实例,方便学习交流使用!

实时系统RTX官方文档中文翻译，描述了RTX基本特点，进程线程，中断，架构，内存管理，API，等等

8.7 列表工具 许多数据结构需求能通过内置列表类型满足，但是，有时处于不同性能取舍需要从中选择一 种实现。 Array 模块能提供一个像列表的 array 对象，它仅仅能存储同类数据并且更加简洁。接下来 例子展示了一个数字数组。存储是 2 个字节的无标识的二进制数据而不是在 python 对象中 普通列表中的每个 16字节的值。 >>> from array import array >>> a = array(’H’, [4000, 10, 700, 22222]) >>> sum(a) 26932 >>> a[1:3] array(’H’, [10, 700]) Collections模块通过方法 depue（）提供了一个类似列表对象，它从左边开始能更加快速添 加和删除，但是在中间查询时很慢。这些对象很适合实现队列和广度优先查询。

6.4 一些说明 数据属性可以重写同名的方法属性。这是为了避免在大型系统中产生问题的意外名称冲突。所以用一些减 少冲突的常用方法是很有效果的。常用的方法包括：大写字母方法名称，用唯一的字符串来做为数据属性 的名称（可以是个下划线_）或者用动词命名方法和用名字命名数据属性。 数据属性就像和对象的普通用户一样可以被方法引用。换句话说，类不能用来实现纯净的数据类型。事实 上，在 python中不能强制数据隐藏，一切基于约定。（另一方面，如 C 中写的，python的实现可以做到完 全隐藏实现细节并且在必要是可以控制对象的访问，这可以通过 C语言扩展 Python） 客户应该谨慎使用数据属性，客户可能会混淆通过方法来维护的常量。而践踏他们的数据属性。注意只要 能避免重复，客户可以自己添加数据属性给对象实例，而不影响方法的合法性--再次，命名约定可以避免 很多麻烦。 从方法内部引用数据属性（或者其他方法）是没有便捷方式的。 我发现这可以增加方法的可读性，当浏览 一个方法时，不会轻易混淆局部变量和实例变量。 常常，方法的第一参数称为 self。 这里除了约定在没有其他意思，名称 self 对 python绝对没有特别的含义。 但是，要注意，如果不遵守这种约定，你的代码可能对其他 python程序员来说可读性很差。也可以理解， 类浏览程序可能就是基于这种约定的写成的。 任何作为类属性的函数对象定义了一个该类实例的方法。在类定义中在书面上函数定义是封装的有时是没 有必要的，也可以把一个函数对象赋值给在类中的局部变量。例如： # Function defined outside the class def f1(self, x, y): return min(x, x+y) class C:

7.10 性能评测 一些 python使用者对于同一问题的不同解决办法的性能很感兴趣。Python提供了一种评测工具就可以马上 回答这些问题。 例如， 当封装参数的时候可以用元组封装和拆封特性来代替传统的方法。Timeit 模块中可以迅速描述一个 性能优势。 >>> from timeit import Timer >>> Timer(’t=a; a=b; b=t’, ’a=1; b=2’).timeit() 0.57535828626024577 >>> Timer(’a,b = b,a’, ’a=1; b=2’).timeit() 0.54962537085770791 与 timeit 的细粒度相比，profile 和 pstate 模块提供了在大代码块中识别时间临界区的工具。 7.11 质量控制 开发高质量的软件的方法之一就是对每个功能写测试用例。在开发过程中频繁地运行这些用 例。 Doctest 模块提供一个扫描模块和验证嵌套在程序文档字符中的测试。测试编制是简单 的把一个典型的调用及它的结果剪切并粘贴到文档字符串里。这通过为用户提供一个实例改 善了文档，并且它允许 doctext 模块确认代码和文档相符。 Unittest 模块不像 doctest 模块那么容易使用。但是，它允许一个更加复杂的测试来维护 分开文件。